概要

ROS 2環境で3D LiDAR でSLAMし、PCDマップが保存できるパッケージを調査してまとめた。

LIO-SAM

LiDAR Inertial SLAMとして有名なLIO-SAMのros2 ブランチ

説明	高精度なリアルタイム移動ロボットの軌道推定と地図構築を実現するフレームワーク。ライダー慣性オドメトリを因子グラフ上に定式化し、ループクロージャーを含む多数の相対・絶対計測値を異なるソースから因子としてシステムに取り込むことを可能にする
入力センサ	3D LiDAR, IMU, GNSS
ループ閉じ込み	あり
IMU	必須
対応センサ	Velodyne, Ouster, LIVOX
入力トピック	/points [sensor_msgs/msg/PointCloud2] /imu/data [sensor_msgs/msg/Imu]
出力トピック	/lio_sam/mapping/cloud_registered /lio_sam/mapping/odometry /lio_sam/mapping/path
ソフトウェアライセンス	BSD-3

サンプルのrosbagを使って動かしてみた記事をこちらに書いた。

FAST-LIOのROS2対応版のリポジトリ。まだ本家のリポジトリにはマージされていない

説明	計算効率が高く、ロバスト性のあるLiDAR慣性オドメトリパッケージ LiDARの特徴点とIMUデータを緊密に結合した反復拡張カルマンフィルタを使用して融合し、高速運動やノイズの多い、または混雑した環境での堅牢なナビゲーションを可能にする
入力センサ	3D LiDAR, IMU
ループ閉じ込み	なし
IMU	必須
対応センサ	Velodyne, Ouster, LIVOX
入力トピック
出力トピック
ソフトウェアライセンス	GPL-2.0 license

上記リポジトリをDocker化したもの。

説明	OpenMPでブーストしたgicp/ndtスキャンマッチングを用いたフロントエンドと、グラフベースのslamを用いたバックエンドのROS2パッケージ
入力センサ	3D LiDAR, IMU
ループ閉じ込み	あり
IMU	オプション
対応センサ	Velodyne, Ouster, LIVOX
入力トピック	/input_cloud [sensor_msgs/PointCloud2] /tf(from "base_link" to LiDAR's frame) /initial_pose[geometry_msgs/PoseStamed] /imu [sensor_msgs/Imu] /tf(from "odom" to "base_link")(Odometry)(optional)
出力トピック	/current_pose [geometry_msgs/PoseStamped] /map [sensor_msgs/PointCloud2] /path [nav_msgs/Path] /tf(from "map" to "base_link") /map_array[lidarslam_msgs/MapArray]
ソフトウェアライセンス	BSD-2-Clause license

Velodyne VLPで動かしてみた記事をこちらに書いた。

上のlidarslam_ros2にLIO-SAMのIMU結合方法を組み合わせたもの

cartographerのROS 2版を3D で動かす。

ROS 2で3Dのデモを実行する方法をこちらに書いた。

githubから3D LiDARでマップ作成できてROS 2に対応したものを調査してまとめた。